論文の概要: Improving Targeted Molecule Generation through Language Model Fine-Tuning Via Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06836v1
- Date: Fri, 10 May 2024 22:19:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 19:55:18.163872
- Title: Improving Targeted Molecule Generation through Language Model Fine-Tuning Via Reinforcement Learning
- Title(参考訳): 言語モデルファインチューニング型強化学習による目標分子生成の改善
- Authors: Salma J. Ahmed, Mustafa A. Elattar,
- Abstract要約: 我々は,特定のタンパク質を標的とした薬物を設計する言語モデルの能力を活用する,革新的なデノボドラッグデザイン戦略を導入する。
本手法は, 薬物-標的相互作用と分子的妥当性を考慮した複合報酬関数を統合する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Developing new drugs is laborious and costly, demanding extensive time investment. In this study, we introduce an innovative de-novo drug design strategy, which harnesses the capabilities of language models to devise targeted drugs for specific proteins. Employing a Reinforcement Learning (RL) framework utilizing Proximal Policy Optimization (PPO), we refine the model to acquire a policy for generating drugs tailored to protein targets. Our method integrates a composite reward function, combining considerations of drug-target interaction and molecular validity. Following RL fine-tuning, our approach demonstrates promising outcomes, yielding notable improvements in molecular validity, interaction efficacy, and critical chemical properties, achieving 65.37 for Quantitative Estimation of Drug-likeness (QED), 321.55 for Molecular Weight (MW), and 4.47 for Octanol-Water Partition Coefficient (logP), respectively. Furthermore, out of the generated drugs, only 0.041\% do not exhibit novelty.
- Abstract(参考訳): 新しい薬の開発は手間がかかり費用もかかるため、幅広い時間的投資を必要としている。
本研究では,特定のタンパク質を標的とした薬物を設計する言語モデルの能力を活用する,革新的なデノボ創薬戦略を提案する。
PPO(Proximal Policy Optimization)を利用した強化学習(Reinforcement Learning, RL)フレームワークを応用し, タンパク質標的に適合する薬剤を生産するためのポリシーを改良する。
本手法は, 薬物-標的相互作用と分子的妥当性を考慮した複合報酬関数を統合する。
RLの微調整により, 分子効率, 相互作用効率, 臨界化学的特性の顕著な改善, 薬物類似性の定量評価65.37, 分子量321.55, およびオクタノール-水分配係数4.47が得られた。
さらに、生成した薬物のうち、新規性は0.041\%に留まる。
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